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Esse projeto foi desenvolvido com as seguintes tecnologias:

• Python,
• Matplotlib,
• Keras.

Algoritmo Genético - Implementar algoritmos genéticos para resolver o problema do caixeiro viajante.

Podemos considerar este projeto como sendo divido em três parte:

1. Problema do caixeiro viajante,
2. Algoritmo genético,
3. Implementação Python.

💡 É necessário o entendimento do problema e do algoritmo para que haja o entendimento da implementação.

Antes de começar, você vai precisar ter instalado em sua máquina as seguintes ferramentas: Git, Python e dados das cidades que estão disponíveis na biblioteca TSPLIB berlin52. Além disto é bom ter um editor para trabalhar com o código como PyCharm.

Comece realizando um clone deste projeto, se preferir você também pode baixar como um .zip acessando o site do GitHub

# Clone este repositório
$ git clone https://github.com/thiiagolourenco/Algoritmo-Genetico-TSP

# Acesse a pasta do projeto no seu terminal/cmd
$ cd Algoritmo-Genetico-TSP

1. Abra o projeto no editor Python da sua preferência e execute o código.

• Faça um fork desse repositório;
• Cria uma branch com a sua feature: git checkout -b minha-feature;
• Faça commit das suas alterações: git commit -m 'feat: Minha nova feature';
• Faça push para a sua branch: git push origin minha-feature.

Depois que o merge da sua pull request for feito, você pode deletar a sua branch.

Esse projeto está sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.

• Colegas de classe,
• Professor Dr. Carmelo.

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Obs.: No relatório tem a explicação do problema, do algoritmo e como fizemos os testes.

Obs².:Neste caso, temos 52 cidades que representam berlin52 da biblioteca TSPLIB.